개발/머신러닝 2

[머신러닝] 지도학습(Supervised), 비지도학습(Unsupervised), 강화학습(Reinforcement)

머신러닝을 통해 시스템이 어떻게 스스로 학습을 한다는 것일까? 결론부터 말하자면, 머신러닝은 어떤 데이터를 분류하거나 값을 예측하는 것이다.분류하거나 값을 예측하는 것은 확률과 통계를 토대로 한다. 이 사진을 보고 어떻게 고양이라고 맞췄는가? 뾰족한 귀, 무늬, 눈코입의 위치, 4개의 다리 등의 특징을 빠르게 스캔하면서 그 동안 우리가 알게모르게 학습된 고양이의 모습이라고 판단했을 것이다. 이렇게 데이터를 잘 분류하기 위한 특징을 머신러닝에서 feature라고 부른다.(feature는 머신러닝에서 엄청 중요한 단어니까 기억해야 한다.) 만약 feature를 홍채의 모양 또는 발톱 모양으로만 분류했다면 고양이인지 몰랐을 것이다.적절한 feature를 잘 정의하는게 머신러닝의 핵심이다. 그렇다면 머신러닝, ..

개발/머신러닝 2018.04.02 (4)

인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝이란 무엇인가?

인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등... 처음 접하면 무엇이 무엇인지, 단어를 혼용하기 쉽다.머신러닝을 시작하기에 앞서 간략하게 단어의 개념을 정리해보겠다. 인공지능(AI)이란? 인간의 학습 능력을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술.사람이 코딩을 한 내용대로 수행되는 것이 아니라, 시스템 스스로가 학습을 하고 이해하고 사고하도록 만든 기술. 사람이 프로그램을 만들면,input -> 함수 f(x) -> output함수 부분(프로그램)을 사람이 구현하게 된다. 반면 인공지능은input -> 학습 -> output위에서 사람이 직접 짰던 함수 부분을 인공지능 시스템이 스스로 학습하고, 결과를 내뱉어 주는 것이다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 이런 부류 중 가장 포괄적이고 큰 개념이다. 머신러닝이란? 이 것 때문에 ..

개발/머신러닝 2018.04.02